• 한국해양학회지:바다
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• 제26권1호
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• pp.1-10
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• 2021

최근 10년(2009년~2018년)간의 해수범람 기록정보와 해양 및 해양기상 관측정보를 수집하고 기계학습 알고리즘을 3종을 종합·활용해 해수범람 유형과 유형별 관측정보의 특징을 분류하였다. 해수범람의 기록정보는 국립해양조사원의 침수조사 보고서와 국토정보공사의 침수흔적도를 통해 수집하였으며 해양 및 해양기상관측 정보는 국립해양조사원과 기상청의 부이, 관측소 정보를 수집하였다. 해수범람 발생 유형 분류는 크게 4개의 유형으로 분류되며 4개의 유형의 조합을 통해 5개의 발생 유형으로 분류하였다. 이 유형은 해양기상 환경에 따라 해수범람의 발생 유형을 구분할 수 있었다. 유형별 주요 특징은 대조기, 저기압, 강풍, 태풍으로 구분되었다. 또한, 지리적인 해양특성을 고려하여 지역 및 유형별 해수범람 발생 판단을 위한 해양요소 임계치를 도출하였다.